一种面向对象的遥感图像变化检测方法

123456aa · 发表于 2022-5-3 14:17:39

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遥感影像变化检测技术用于提取和分析多期影像间的变化，在自然资源调查，灾害防治等领域都有广泛的应用。随着卫星遥感技术的发展，尤其是随着高分辨率遥感数据的广泛应用，提高变化检测自动化程度的要求越来越紧迫。如何充分利用高分辨率遥感图像中的细节信息和上下文信息等多种信息来提高变化检测过程的精度和效率，对传统的基于像素变化检测方法提出了挑战。作为城市遥感变化检测技术的一个典型应用，自动建筑物变化检测方法对于城市化中的土地管理和违章建设查处等有重要意义。本文基于上述应用北京，针对高空间分辨率遥感影像蕴含信息丰富，多层次信息交错的特点，为了提高遥感影像中变化检测的自动化水平，并有效的提取建筑物变化检测，进行了以下几方面的研究：（1）全面分析了现有变化检测技术，总结和实现了多种基于像素的变化检测方法，为验证面向对象处理方法的有效性提供了基础。（2）应用面向对象的图像解译思路，提出了一种多层次的变化检测方法，其中多层次分割方法被用来充分发掘影像中的多层次信息，避免了单一尺度对信息提取的约束；用K均值方法来自动确定变化向量大小的阈值，提高了变化检测的自动化程度。该算法应用面向对象的方法进行变化检测，提高了算法对配准噪声的鲁棒性。对此方法的实验验证了该方法对变化检测精度的提高。（3）针对卫星影像数据，提出了一种基于模糊逻辑的建筑物变化提取技术。采用了梯度相关性的方法粗略的估计图像中的变化区域，并用阈值法提取图像中的阴影区域。这些信息与多尺度分割得到的区域形状特征通过模糊逻辑进行整合，应用于提取和判断每期图像中发生变化的建筑物。对卫星数据进行的实验证明了该方法的应用潜力。

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